El crecimiento de la inteligencia artificial está abriendo en China un mercado que va más allá de construir centros de datos: comprar y vender capacidad de cómputo como un servicio medible, con precios, periodos de utilización y compromisos de entrega definidos. La compañía china Beidou Bixin presentó esta visión durante el Global Unicorn Summit celebrado en Hong Kong, donde su director de operaciones, Shen Heran, defendió avanzar hacia estándares que permitan comparar y contratar capacidad entre diferentes proveedores.
Las claves del mercado chino de alquiler de computación en 30 segundos
- Beidou Bixin plantea estandarizar capacidad de GPU y servicios de inferencia para facilitar su contratación entre empresas.
- Su plataforma KAI organiza productos por hardware o modelo, región, periodo y condiciones de servicio.
- La empresa propone utilizar precios derivados de oferta y demanda en lugar de tratar toda la capacidad como un recurso equivalente.
- Su COO defendió en Hong Kong futuros estándares de cumplimiento entre proveedores.
- La compañía sostiene además que la demanda productiva, y no solo la disponibilidad de GPU, será determinante para el mercado.
La intervención se produjo en la primera edición del Global Unicorn Summit, celebrada los días 24 y 25 de agosto en el Hong Kong Convention and Exhibition Centre. El encuentro reunió a más de 200 empresas unicornio, más de 100 compañías tecnológicas de alto crecimiento, más de 100 entidades de inversión y servicios profesionales y más de 50 instituciones académicas y organismos públicos, según los datos publicados por la organización.
La computación para IA fue uno de los asuntos tratados durante una mesa dedicada a cómo esta tecnología está modificando la infraestructura industrial. Allí apareció una cuestión cada vez más relevante: qué ocurre cuando una empresa necesita GPU durante unas semanas o meses, pero no quiere comprar servidores ni comprometer capital durante años.
La respuesta tradicional del cloud es pagar por uso. Beidou Bixin intenta añadir a ese modelo otra capa: normalizar el producto que se compra, generar referencias de precio y establecer compromisos de entrega que puedan compararse entre proveedores.
De comprar GPU a contratar capacidad durante un periodo concreto
El planteamiento parte de una diferencia económica sencilla.
Comprar servidores convierte buena parte del despliegue en una inversión de capital (CapEx). Alquilar capacidad permite trasladar una proporción mayor del gasto hacia costes operativos (OpEx).
La segunda opción resulta especialmente interesante cuando la demanda es difícil de predecir.
Entrenar un modelo, ejecutar una campaña de inferencia o absorber temporalmente un crecimiento de usuarios puede necesitar cientos de GPU durante un periodo limitado. Comprar hardware para cubrir ese máximo puede dejar posteriormente una parte de la infraestructura infrautilizada.
El mercado cloud lleva años resolviendo este problema con instancias bajo demanda, reservadas o spot. La propuesta de KAI introduce una interpretación más cercana a un mercado organizado de capacidad, donde proveedores y compradores publican oferta y demanda bajo unidades y condiciones comparables.
La web actual de Beidou Bixin describe KAI como una plataforma de cumplimiento de capacidad de computación que organiza dos grandes clases de productos.
Una corresponde a capacidad basada directamente en GPU. El contrato identifica el modelo del acelerador, número de unidades, región y horas durante las que estará disponible.
Su unidad básica es fácil de entender:
N GPU × 1 hora
Así, comprar ocho H100 durante diez horas representaría 80 horas-GPU, siempre bajo las condiciones técnicas y de servicio establecidas en el producto.
La segunda modalidad resulta más peculiar porque intenta estandarizar capacidad de modelos de IA, no solamente hardware.
KAI utiliza una unidad basada en TPM (tokens per minute) ponderados. La plataforma distingue tokens de entrada y salida y aplica una ponderación para construir una unidad de capacidad destinada a servicios de modelos.
La empresa define una unidad contractual como 1.000.000 TPM ponderados durante una hora, acompañada de variables como versión del modelo, región, periodo de ejecución, nivel de servicio y responsable de proporcionar la capacidad.
Eso permite plantear una compra sin exigir necesariamente que el cliente contrate una GPU determinada.
El precio de una GPU depende también de cuándo y dónde se necesita
La idea de estandarizar capacidad intenta solucionar otro problema: decir que una empresa dispone de una H100, H200 o B200 proporciona información incompleta.
Una GPU disponible hoy en Shanghái no es necesariamente equivalente a otra que estará disponible dentro de tres meses en Singapur.
Tampoco tienen el mismo valor dos servicios que utilizan el mismo acelerador pero ofrecen diferencias en red, almacenamiento, disponibilidad, software o compromisos de servicio.
KAI propone describir la capacidad utilizando varias dimensiones:
| Variable | Qué determina |
|---|---|
| GPU o modelo | Recurso contratado |
| Cantidad | Capacidad disponible |
| Periodo | Cuándo puede utilizarse |
| Región | Dónde se presta |
| Horas | Duración del compromiso |
| Nivel de servicio | Condiciones de entrega |
| Proveedor | Responsable del cumplimiento |
La plataforma reúne posteriormente ofertas de compradores y proveedores para obtener precios diferenciados por producto, región y periodo.
Este enfoque se parece más a un mercado de capacidad que a un catálogo cloud tradicional.
No significa que la computación se haya convertido automáticamente en un activo financiero estandarizado. Los contratos de infraestructura continúan teniendo diferencias técnicas importantes y KAI es una plataforma desarrollada por una empresa concreta, no un estándar reconocido internacionalmente.
Precisamente por eso Shen Heran planteó durante el encuentro de Hong Kong que su compañía espera colaborar en el futuro con asociaciones industriales para desarrollar estándares de cumplimiento de capacidad que puedan utilizarse entre diferentes proveedores.
Por ahora se trata de un objetivo expresado por la empresa, no de un estándar ya aprobado.
KAI afirma haber gestionado más de 1.600 órdenes de capacidad
Beidou Bixin publica ya algunos datos sobre la actividad de su plataforma.
La compañía asegura haber trabajado con más de 30 empresas, conectado siete proveedores de capacidad y completado más de 1.600 órdenes de suministro, con más de 24.000 unidades acumuladas entregadas.
También publica una disponibilidad superior al 99,999 % durante periodos considerados críticos.
Son cifras operativas proporcionadas por la propia compañía y no consta una auditoría independiente pública que permita verificarlas.
La plataforma está siendo desarrollada por Beidou Bixin Smart Compute Group, que afirma contar con equipos técnicos en Shanghái, Pekín, Shenzhen, Hong Kong y Singapur.
El grupo presenta su actividad alrededor de cuatro elementos: normalización de productos, formación de precios, medición y cumplimiento.
La parte de cumplimiento es especialmente importante.
En un mercado de computación no basta con que un proveedor prometa disponer de determinadas GPU. El comprador necesita saber que estarán realmente disponibles durante el periodo contratado y que recibirá la capacidad acordada.
KAI utiliza registros de posición, cierre de periodos de contratación, mediciones y procedimientos para gestionar incidencias como evidencias del cumplimiento.
La propuesta recuerda en algunos aspectos a mercados de capacidad utilizados en otros sectores, aunque la computación presenta particularidades técnicas que dificultan una comparación directa.
El verdadero cuello de botella podría pasar de la oferta a la demanda
La intervención de Shen Heran dejó además una previsión bastante menos optimista sobre el mercado de IA.
Preguntado por cuál será el recurso más escaso durante los próximos tres años, el directivo sostuvo que la escasez real puede encontrarse en la demanda productiva, no necesariamente en GPU, energía o centros de datos.
Shen planteó incluso la posibilidad de que una burbuja alrededor de la inteligencia artificial se rompa entre 2027 y 2029 y genere exceso de capacidad informática, energética y de datos.
Es una previsión personal del directivo y no existe base para tratar esa fecha como una estimación confirmada de evolución del mercado.
Pero la cuestión que plantea sí resulta relevante para la infraestructura.
Durante los últimos años, gran parte de la industria ha trabajado bajo una hipótesis de escasez. NVIDIA y otros fabricantes han tenido dificultades para cubrir la demanda de aceleradores, mientras hyperscalers, operadores y nuevos proveedores han anunciado grandes inversiones en centros de datos para IA.
Construir esa infraestructura necesita tiempo.
Si la capacidad crece más rápido que las aplicaciones capaces de generar ingresos suficientes para pagarla, los precios pueden sufrir presión y determinados operadores pueden terminar con recursos infrautilizados.
Un mercado con precios más transparentes permitiría observar antes esos desequilibrios.
Si existen cientos de proveedores ofreciendo un determinado tipo de GPU para un periodo futuro y pocos compradores interesados, el precio debería reflejar ese exceso de capacidad. Si sucede lo contrario, la capacidad futura se encarecería.
Esa es precisamente una de las funciones que Beidou Bixin quiere atribuir a KAI.
Hong Kong busca convertirse en puente para empresas tecnológicas chinas
La elección de Hong Kong para presentar esta estrategia tampoco es casual.
El Global Unicorn Summit fue organizado por Hong Kong Ta Kung Wen Wei Media Group y contó con apoyo institucional dentro de la estrategia de la región para atraer empresas tecnológicas y capital internacional.
La agenda incluyó inteligencia artificial, semiconductores, robótica, biomedicina, nuevas energías, vehículos inteligentes y tecnología financiera.
La propia organización presentó Hong Kong como plataforma para que compañías tecnológicas de China continental puedan conectar con inversión y mercados internacionales.
Beidou Bixin sigue esa misma dirección. La empresa mantiene presencia en Hong Kong y Singapur y afirma que pretende utilizar la región como punto de partida para ampliar internacionalmente sus servicios de computación.
La expansión anunciada deberá comprobarse a medida que KAI incorpore proveedores y compradores fuera de China.
Convertir capacidad informática en un producto verdaderamente internacional exige algo más que publicar precios. Hay diferencias regulatorias, fiscales, energéticas, de protección de datos y de infraestructura entre países, además de restricciones comerciales que afectan a determinados aceleradores.
También aparece la cuestión de la soberanía del dato. Una empresa puede estar dispuesta a alquilar GPU en otro país para determinados trabajos, pero no necesariamente a trasladar allí información sensible.
Por eso región, proveedor y condiciones de servicio forman parte del producto y no pueden reducirse únicamente al modelo de GPU.
La evolución resulta interesante porque el mercado de infraestructura para IA empieza a enfrentarse a una pregunta diferente a la de los últimos años. Hasta ahora la prioridad era conseguir aceleradores. A medida que aparecen más centros de datos y proveedores, saber cuánto vale realmente una hora de computación en un lugar y momento determinados puede adquirir tanta importancia como disponer del hardware.
KAI intenta construir precisamente ese mecanismo de precio y cumplimiento. Todavía es pronto para saber si su modelo llegará a convertirse en una referencia fuera de su propio entorno comercial, pero muestra cómo China empieza a experimentar con una segunda capa del mercado de IA: no fabricar más GPU, sino organizar cómo se compra, vende y entrega la capacidad que esas GPU producen.
